MoE（Mixture of Experts，混合专家模型）是一种通过模块化设计提升大语言模型（LLM）性能的技术架构。其核心思想是将模型划分为多个专家模块，并根据输入动态选择最合适的专家进行处理，从而实现计算资源的高效利用和性能优化。以下是关键要点：

1. 核心架构

   • 专家模块 ：每个前馈神经网络（FFNN）层包含多个子模型（专家），每个专家负责处理特定任务或数据分布。

   • 路由机制 ：通过门控网络（路由器）根据输入特征动态分配任务给专家，仅激活最相关的少数专家进行计算。

2. 技术优势

   • 计算效率 ：避免传统单一模型在处理复杂任务时的性能瓶颈，显著降低内存占用。

   • 灵活性 ：通过模块化设计，模型能快速适应不同类型任务，提升样本效率。

3. 应用场景

   • 主要应用于大语言模型（LLM），如GPT-4采用8个2200亿参数的MoE架构，通过动态分配专家提升推理效率。

4. 与DeepSeek的关系

   • DeepSeek R1/V3是采用MoE架构的具体实现，通过分治思想将模型划分为多个子模型，实现高效推理。